大数据技术在铁路机务安全管理中的实践应用

刘德成

（上海大屯能源股份有限公司徐沛铁路管理处，江苏 徐州 221611）

0 引言

随着我国科学技术的快速进步，铁路信息化程度不断提升。作为新时代前沿产业，大数据与互联网、物联网、云计算被并称为改变人们生活的重要技术。近年来，我国铁路建设事业高速发展，截至2022 年底，全国铁路营业里程已达15.5 万公里，其中高铁营业里程为4.2 万公里。国家“十四五”规划纲要提出加快建设交通强国，随着新设备、新技术、新工艺、新材料等投入使用，铁路运输、工程建设、设备设施、沿线环境等安全风险分级管控任务日益繁重，使用大数据技术并发挥其内涵与作用，对于提升铁路机务安全管理水平有重要意义。

1 我国铁路机务安全管理体系

我国铁路机务安全管理体系（见图1）是为确保铁路运输安全而建立的一套系统性管理体系[1]。它涵盖了多个方面，包括制订安全方针、确定目标和责任、规划与组织安全管理、风险评估与控制、培训与教育、事故调查与分析等。

图1 中国铁路运营安全管理体系

首先，铁路部门制订了明确的安全方针和目标，将安全放在首要位置，并确保所有相关人员都理解和遵守这些原则[2]。

其次，铁路机务安全管理体系制订了具体的责任分工，明确了各级管理人员和员工在安全工作中的职责和义务，确保每个人都对自己的行为和决策负责。

最后，铁路机务安全管理体系还包括有效的风险评估与控制机制。2023 年，国家铁路局正式印发《铁路机务安全风险分级管控和隐患排查治理管理办法》（国铁安监规〔2023〕9 号）、《铁路交通重大事故隐患判定标准（试行）》（国铁安监规〔2023〕12 号），进一步规范和加强铁路双重预防机制建设，明确了铁路机务安全风险的定义、等级、类型划分和铁路单位、监管部门等各方的主体责任。另外，健全人防、物防、技防手段，实施动态监测预警和风险防控工作制度等，为铁路单位安全风险分级管控提供了有力支撑。

此外，铁路部门应注重教育，为员工提供必要的知识、技能和意识培训，使其能够正确应对各种安全风险。

2 大数据管理理论

2.1 大数据技术概述

大数据技术是指用于处理大规模数据集的计算机科学和信息技术。随着互联网的发展和智能设备的普及，现代社会产生的数据量呈现爆炸式增长[3]。这些数据包含各种结构化、半结构化和非结构化的信息，如文本、图像、音频、视频等。大数据技术涉及高效的数据采集和存储方式，包括分布式存储系统、云存储、数据库技术以及数据湖等，采用并行计算和分布式处理技术，能够快速处理大规模数据集。常见的工具和框架包括Hadoop、Spark 和Flink 等。

2.2 大数据管理核心技术

2.2.1 数据存储与处理

大数据管理需要有效地存储和处理海量数据。传统的关系型数据库在面对大规模数据时性能有限，因此出现了一些新的数据存储和处理技术，如分布式文件系统（如Hadoop 的HDFS）、列式数据库、NoSQL数据库等。这些技术具有可水平扩展性和高吞吐量，能够应对大数据量和高并发访问需求[4]。

2.2.2 数据采集与清洗

大数据管理需要从各种来源获取数据，并进行清洗和预处理。数据采集技术包括数字化识别、数据爬虫、传感器数据采集等。数据清洗则涉及数据去重、异常值处理、缺失值填充等操作，以确保数据质量符合分析要求。另外，大数据管理需要使用适当的技术和工具进行数据处理和分析，涉及并行计算、分布式数据处理和大规模机器学习等。常用的大数据处理和分析框架包括Hadoop、Spark、Flink 等，这一步骤具有非常重要的意义，具体而言，其在大数据处理流程中的作用如图2 所示。

图2 多处理阶段

2.2.3 数据挖掘与机器学习

大数据管理的另一个核心技术是数据挖掘与机器学习。通过应用聚类、分类、回归、关联规则、推荐系统等算法，从海量数据中发现隐藏的模式和规律，以提供更深入的洞见和预测能力。在大数据管理中，保护数据的隐私和安全至关重要。相关技术包括数据加密、权限管理、身份验证、访问控制等，以确保只有授权人员可以访问敏感数据，并防止数据泄漏和滥用[5]。

3 铁路机务安全管理工作的特征

3.1 专业性与可靠性

铁路机务安全管理需要较强的专业知识和技能，涉及复杂的机械、电气及自动化设备等领域。机务人员需要掌握相关知识和技术，以确保机务设备的安全运行。同时，需要依托国家和行业制订的机车车辆设计、制造、运用、检修和维护等方面的标准和规范，进一步确保机务设备的安全可靠性。

3.2 周期性与紧密性

制订合理的维护计划和流程，定期对铁路机务设备进行检修和维护，并进行设备状态监测，及时发现和解决潜在问题，以保证其安全性和可靠性。铁路机务安全管理还涉及如人员管理、培训教育、运行调度等环节，确保各个环节相互协调、密切配合，能为机务设备的安全运行提供更充分的保障[6]。

3.3 风险评估与控制

铁路机务安全管理需要进行风险评估和控制，识别和评估可能存在的安全隐患和风险，并采取相应的措施进行控制和防范，包括技术改进、标准修订、强化培训等方面，同时要建立完善的事故调查和分析机制，对事故进行彻底的调查和分析，找出事故原因和责任，并提出相应的改进措施，以避免类似事故再次发生。

4 铁路机务安全管理现状

4.1 管理理念滞后

铁路机务安全管理需要管理人员掌握先进的安全管理理念，但部分管理人员对安全管理工作的重视和认识不足，安全文化和意识缺失，安全管理理念滞后，对现代化的安全管理手段和方法应用不足。另外，如果管理层对管理人员的培训和教育工作不到位，则难以更新其安全管理理念，难以有效应对日益复杂的安全管理挑战。

4.2 管理方式与措施滞后

一些机务部门可能仍然采用传统的管理模式和方法，注重指令式管理和层级控制，缺乏灵活性和创新性。这样的管理方式无法适应快速变化的安全挑战和需求，会限制安全管理的发展。现代铁路机务安全管理需要进行大量的信息收集、处理和分析，以及进行及时有效的通信和协作。如果缺乏信息化平台和系统支持，很难实施数据共享、风险预警和决策支持等方面的先进管理手段。同时，有效的绩效评估可以进一步推动先进的安全管理，如果没有建立完善的绩效评估体系，缺乏科学的指标和方法，会降低评估和监测安全管理效果。

4.3 信息沟通协调不畅

机务安全管理需要依赖各种数据和信息进行决策和分析，由于数据来源具有多样性和分散性特征，数据和信息断层可能会导致工作人员无法全面了解安全情况和趋势，从而影响有效的安全管理。在机务安全管理过程中，不同部门、岗位和层级之间的沟通和协调不畅，会导致信息传递错误或滞后，影响对安全风险的及时识别和应对。

5 使用大数据技术加强铁路机务安全管理的策略

5.1 基于大数据技术开展工作人员管理

第一，通过大数据分析，建立人员信息数据库，包括工作经历、培训记录、资质认证等信息。将人员信息与其他系统（如绩效评估、考勤管理）进行关联，实现全面的人员管理。

第二，基于大数据技术，将工位数据与任务分配、设备状态等数据进行关联，优化人员调度和任务分配，提高工作效率。通过收集和分析现场工作人员的工作数据，如任务完成情况、工作质量等指标，建立绩效评估模型，实现绩效评估的数据驱动，客观、公正地评价工作人员的表现。

第三，利用大数据技术，根据现场工作人员的工作情况和能力水平，分析其培训需求和潜在瓶颈，提供个性化的培训计划和资源，帮助其提升业务技能和知识水平。

第四，通过大数据技术建立知识管理平台，将现场工作人员的经验和最佳实践进行整理和分享，促进现场工作人员之间的学习和经验交流，提高整个团队的综合素质和业务能力。

5.2 建立安全管理工作模式

第一，通过大数据分析，根据设备故障的类型和特征，制订合理的维修计划。优化维修过程和资源调度，提高维修效率，减少库停时间，并根据设备运行状态、维修历史等数据，进行维修策略的优化和改进。

第二，利用数据可视化技术，将机务安全管理的关键指标和数据以图表、模型等形式展示出来，可以帮助管理人员直观地了解安全状况，及时作出决策和调整，同时生成详尽的报告，为决策者提供全面的信息支持。

第三，基于大数据技术，建立智能预测模型和决策支持系统。通过对大数据的分析和挖掘，获取准确、科学的设备故障预测结果，进而作出合理的维修计划和调度安排，最大程度地提高设备运行的安全性和效率。

第四，借助大数据技术，进行持续改进和创新。通过不断收集和分析数据，发现潜在的问题和改进空间，持续优化铁路机务安全管理的工作模式。

5.3 加强机务环境管理

第一，使用大数据技术，对采集的环境数据进行深入分析，识别正常范围和异常情况。通过建立模型和算法，实现对环境异常的实时监测和预警，出现异常时及时通知相关人员采取必要的措施。

第二，基于大数据技术，建立环境监管平台，通过收集和分析环境数据，实现对机务环境的全面监管和合规性管理，确保机务环境符合法规和标准要求。

第三，利用大数据技术，实时监控机务设备的能耗状况。通过分析能耗数据，识别能耗高峰和异常情况，及时调整设备运行策略，优化人员设备操作，提高能源利用效率。

第四，基于大数据分析和模型预测技术，对机务环境进行长期预测和规划。并通过分析历史数据和趋势，预测未来环境变化趋势，为环境管理和规划提供科学依据。建立环境信息共享平台，将机务环境数据向公众开放，并提供可视化展示和用户参与等功能。通过公众的监督和参与，提升环境管理的透明度和有效性。

5.4 打造机务大数据信息采集平台

首先，明确平台的主要目标和需求，确定需要采集的关键数据类型和指标。与相关部门、岗位和用户进行沟通，了解他们对于数据的需求和使用场景。

其次，确定数据来源，并建立相应的接口和连接方式，以实现数据从各个设备、传感器和系统的稳定获取，可能涉及机车、车辆、信号设备等多个维度的数据采集。

再次，建立统一的数据存储系统，选择适当的数据库技术和架构，确保数据的安全性、完整性和可靠性，同时满足高容量和高性能的需求。另外，利用大数据技术和分析工具，对采集的数据进行清洗、加工和分析，包括数据清洗、模式挖掘、异常检测、预测分析等，以提取有价值的信息。

最后，通过数据可视化技术，将数据以图表、模型等形式展示出来，便于用户直观地理解和分析数据，同时需要建立灵活的报告模板和提供查询功能，以满足用户的自定义和掌握完整信息的需求。

6 结语

在铁路机务安全管理中，大数据技术的实践应用为安全管理工作带来了巨大的改进和革新。通过采集、分析和利用海量的数据，铁路机务部门能够更加全面地了解设备状态、风险状况和员工行为，从而更好地预防事故和优化安全管理措施。大数据技术在铁路机务安全管理中的应用已取得了显著成果，但随着技术的不断发展和安全管理需求的变化，需要持续优化和改进大数据技术的应用，以应对未来可能出现的挑战，充分发挥大数据技术的优势，为铁路运输事业的可持续发展提供保障。